En las últimas décadas, la línea divisoria entre la Biología y las Ciencias de la Computación se ha ido difuminando paulatinamente. Por un lado, una gran cantidad de métodos computacionales (colectivamente conocidos como métodos bioinspirados) han surgido de una amplia variedad de sistemas o procesos biológicos, como los algoritmos evolutivos, las redes neuronales artificiales o la computación basada en membranas. Por otro lado, el avance científico en la inmensa mayoría de las disciplinas de la Biología ha abocado a los investigadores a depender completamente de sistemas informáticos y métodos computacionales para el procesado, análisis y síntesis de la información, como es el caso de la Genómica, la Proteómica y otras disciplinas biológicas auxiliadas por las herramientas de la Bioinformática.
Mención aparte merece la Biología Computacional, que a grandes rasgos consiste en el desarrollo de técnicas computacionales para la simulación y el análisis de sistemas o procesos biológicos a múltiples niveles. A las conocidas técnicas experimentales comúnmente llamadas in vivo (con el organismo vivo) e in vitro (con células o tejidos cultivados en material de laboratorio), la Biología Computacional añade una tercera: in silico, o experimentación mediante simulación informática. Pertenecen a la Biología Computacional disciplinas tan dispares como la Neurociencia Computacional, la Biología de Sistemas o la Proteómica (en lo que se refiere a la predicción del plegado y la función de las proteínas).
Es en este contexto en el que podemos introducir la Vida Artificial como una disciplina que intenta entender los fenómenos asociados a la vida a través de modelos computacionales.
